순수 활성탄과 홉착제로 사용된 동종의 폐활성탄 분진의 온도에 따른 열적 안정성을 조사하기 위 하여 열중량 분석기(TGA)를 이용하여 온도에 따른 무게감량을 조사하고 이들의 입도별 비표면 적을 측정하여 동일한 입도를 갖는 순수 활성탄과 폐활성탄 분진의 비표면적 변화에 따른 분진폭 발 특성을 살펴보고자 하였다. 분진폭발 시험 장치로는 압축공기에 의해 분진을 강제 분산시킨 후 전기 점화원에 의해 분진의 폭발성을 측정하는 Hartman 식 측정장치를 이용하여 순수 활성 탄과 폐활성탄 분진의 입도별로 분진의 농도를 변화시켜가며 분진폭발실험을 행하였다. 실험 결 과 업도가 작을수록 분진폭발압력이 크며 동일한 입도에서 폐활성탄에 비해 비표면적이 3-4배 정도 큰 순수 활성탄이 상대적으로 분진폭발 발생이 용이하며 폭발압력 또한 높은 것으로 나타 났다.
철근 압축이음은 초고층 건축물의 수직 부재에서 거의 모든 층에서 발생되므로, 압축이음 거동에 대한 명확한 이해는 합리적인 이음부 설계에 필수 요소가 된다. 이 연구에서는 압축을 받는 철근이음의 인자별 특성을 분석하기 위해, 부착 또는 지압만 존재하는 압축이음 실험을 수행하였다. 실험 결과 부착과 지압이 함께 존재하는 일반이음에서는 부착과 지압의 상호 간섭으로 각각의 고유 강도가 100% 발현되지는 않았다. 특히 지압은 국부적인 영역에서 발현되므로 중첩으로 인한 감소량이 부착에 비해 컸다. 부착과 지압이 함께 존재하는 일반이음은 부착이음과 지압이음에 비해 동일하중에서 콘크리트와 철근의 상대변위를 줄일 수 있다. 이음 파괴는 콘크리트와 철근 사이의 과도한 상대변위로 인해 발생되므로 일반이음의 강도가 부착이음과 지압이음에 비해 항상 높아진다. 따라서 부착 또는 지압을 제거함으로써 압축이음강도를 향상시킬 수는 없다. 또한 부착이음에서 순수 부착강도는 인장이음의 부착강도와 거의 유사하게 나타났으므로, 압축이음강도가 인장이음강도보다 큰 것은 지압의 영향임을 알 수 있다.
본 연구에서는 도시고형폐기물을 구성하는 주요한 성분중의 하나인 셀룰로오스와 플라스틱의 열분해 특성을 열중량시스템에서 조사하였다. 실험은 온도범위 400~900K에서 제 실험변수에 따라 질소분위기에서 수행하였으며, 압축한 도시고형폐기물에 적용하기 위한 수정 Arrhenius 열분해 모델을 제안하였다. 승온속도를 20, 30, 40K/min로 변화시키면서 수행한 실험에서, 도시고형폐기물을 구성하는 순수물질의 활성화에너지는 셀룰로오스계열의 경우 117~166kJ/mol, 플라스틱계열은 187~239kJ/mol이며, 반응차수는 1.1~1.9의 범위에 있었다. 압축한 도시고형폐기물은 승온속도, 압축비, 입경의 증가에 따라 char의 수율이 증가하였다. 또한 압축도시고형폐기물의 열분해 과정을 Arrhemius식과 열전달이론을 이용하여 수정 제안한 모델의 적용 결과 기존의 모델보다 실험결과와 더 잘 일치하였다.
시공시 콘크리트의 하중은 받는 데크플레이트의 지지능력은 압축부분 플랜지에서 좌굴에 의해서 결정되어 진다. 얇은 철판 데크플레이트의 압축플랜지에서 중간스티프너의 크기와 위치는 플랜지의 좌굴모드에 강한 영향을 발휘한다. 높은 강도 철판으로 구성된 시험체 단면은 다양한 좌굴모드를 유도하기 위하여 작은 것에서 큰 스티프너에 걸쳐 압축플랜지에 만들어 졌다. ABAQUS 프로그램 해석은 좌굴모드를 지배하는 중간스티프너의 효과를 결정하기 위하여 수행되었다. 각 실험체 시리즈는 단순보로 순수휨이 적용되었다. 실험결과 소성파괴 메카니즘을 통하여 극한파괴에 앞서 다양한 좌굴형상이 나타났다. 실험으로 결정되어진 좌굴응력은 ABAQUS해석으로 얻어진 해석결과와 각국의 규준값들과 비교하기 위하여 사용되었다.
구조물의 내진 성능 향상을 위해 현재 종종 사용되어지고 있는 기초분리장치인 적층고베어링과 납-고무 베어링의 내진성능을 실험적으로 파악하였다 베어링의 전단 변형률 또는 가해진 수직 하중이 클수록 베어링의 전단 강성은 감소하며 가력 속도에 대한 영향을 무시할 만하다. 베어링은 순수압축력에는 강하며 인장력에는 그 반대이다.
SM570TMC 강재를 합성부재로 사용할 경우, KBC2005 0709에 따라 ${415N/mm^{2}}$를 초과하지 못한다. 이는 일반 강구조의 경우의항복강도 ${440N/mm^{2}}$에 미치지 못한다. 따라서 본 연구는 순수강재 (원형강관, 각형강관) 단주 압축실험과 충전형 합성부재 단주, 장주 압축실험을 통하여 SM570TMC강을 충전형 합성기둥으로 사용할 때, 항복강도를 저감시키지 않고 일반 강구조의 공칭강도를 그대로 사용할 수 있는지를 정량적으로 평가하는데 그 목적이 있다.
본 연구에서는 탄소/에폭시 복합재료의 기계적 결합부위의 결합강도 예측을 위한 구조해석과 실험을 수행하였다. 복합재료 구조물의 Joint설계에 있어 베어링 파괴는 대단히 중요한 파괴형태 중하나이다. 그래서 본 연구에서는 베어링 파괴를 해석적으로 예측하고 실험적으로 확인하였다. 순수인장 파괴(Net Tension Failure)와 베어링 파괴(Bearing Failure) 실험을 위해서 각각 두 가지 형상의 시편을 선택하였다. 기계적 결합강도 예측에 사용된 방법은 특성길이(Characteristic Length)법과 연관시킨 Yamada-Sun 파괴기준(Failure Criterion)과 Tsai-Hill 최대일 이론이다. 그리고 인장특성길이와 압축특성길이는 실험을 통하여 얻어지며, 특히 압축특성길이 결정은 최근에 착안된 베어링파괴 실험으로부터 결정하였다. 위와 같은 예측 방법을 준등방성(Quasi-Isotropic) Carbon/Epoxy HT245/RS3232에 적용하였다. 연구결과, 이론적인 복합재료 파괴예측이 실험결과와 잘 일치함을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 볼접합부를 갖는 원형강관의 좌굴실험 결과를 토대로 하여 국내외 압축재 설계규준과 비교 평가함으로써 부재의 좌굴내력 및 좌굴길이 계수의 안전성과 합리성을 조사하는 것이다. 좌굴성능 평가를 위해 선정된 원형강관은 Ø$48.6{\times}2.8t$와 Ø$60.5{\times}3.2t$ 및 Ø$76.3{\times}3.2t$이다. 국내외 압축재 설계를 위해 우리나라의 하중저항계수 설계법(LRFD), 일본의 한계상태 설계법(LSD) 및 영국의 BS5950 규준을 적용하였다. 본 연구에서는 선행연구의 실험결과와 국내외 설계규준과의 좌굴성능을 비교 분석하였다. 그 결과를 요약해 보면 다음과 같다. 각국의 압축재 설계규준에서 부재의 전체길이를 좌굴길이로 적용한 결과 실험에 의한 좌굴내력의 64%~89% 정도로 나타났다. 따라서 안전을 위해 현재 설계 규준식에 준하여 부재설계를 수행하는 것이 바람직하다고 판단되었다. 실험결과 측정된 좌굴내력은 우리나라, 일본 및 영국의 압축재 설계규준에서 좌굴길이를 순수 원형강관만으로 고려한 좌굴내력 값에 비해 1.02배~1.43배 높은 것으로 나타났다. 따라서 스페이스 프레임 구조물 설계에 있어 개별부재 좌굴내력은 절점 간 길이가 아닌 순수 원형강관의 길이로 좌굴계수를 고려할 필요가 있을 것으로 보여 진다.
이 연구에서는$2NO_2\;{\rightleftarrow}\;N_2O_4$계의 평형에 미치는 압력의 영향을 색깔 변화를 통해 관찰하는 실험과 관련하여 고등학교 화학교과서와 일반화학교재에 나타난 내용을 분석하고, 교과서에 제시된 실험 방법을 개선하는 데 목적을 두고 있다. 연구 결과, $2NO_2\;{\rightleftarrow}\;N_2O_4$계를 압축시킬 때 부피 감소에 따른 $NO_2$ 농도 증가 요인을 무시하고 적갈색이 엷어지는 것으로 기술하고 있고, 압축 시 일어나는 현상들의 원인을 해석하는 데 오류가 있었다. 따라서 이론적인 연구를 토대로 $2NO_2\;{\rightleftarrow}\;N_2O_4$계를 압축할 때 일어나는 색깔 변화와 온도 변화를 정량적으로 측정하여 비교함으로써 올바른 해석을 제시하였다. 또한,$2NO_2\;{\rightleftarrow}\;N_2O_4$계의 압축 시, 부피 감소에 따른 $NO_2$ 농도 증가 효과를 배제하고 순수한 평형 이동에 따른 색깔 변화만을 관찰할 수 있는 개선된 실험 방법을 제시하였다.
최근 영상 군집화 분야는 딥러닝 모델에게 Self-supervision을 주거나 unlabeled 영상에 유사-레이블을 주는 방식으로 연구되고 있다. 또한, 고차원 컬러 자연 영상에 대해 잘 압축된 특징 벡터를 추출하는 것은 군집화에 있어 중요한 기준이 된다. 본 연구에서는 자연 영상에 대한 Convolutional Auto Encoder의 특징 추출 성능을 평가하기 위해 설계한 실험 방법을 소개한다. 특히 모델의 특징 추출 능력을 순수하게 확인하기 위하여 Self-supervision 및 유사-레이블을 제공하지 않은 채 Naive한 모델의 결과를 분석할 것이다. 먼저 실험을 위해 설계된 4가지 비지도학습 모델의 복원 결과를 통해 모델별 학습 정도를 확인한다. 그리고 비지도 모델이 다량의 unlabeled 영상으로 학습되어도 더 적은 labeled 데이터로 학습된 지도학습 모델의 특징 추출 성능에 못 미침을 특징 벡터의 군집화 및 분류 실험 결과를 통해 확인한다. 또한, 지도학습 모델에 데이터셋 간 교차 학습을 수행하여 출력된 특징 벡터의 군집화 및 분류 성능도 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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